疲劳驾驶是交通事故的重要诱因之一，而认知负荷过高会显著加剧驾驶员的疲劳程度。本研究基于认知负荷理论，结合多模态生理信号（如眼动追踪、脑电EEG、心率变异性HRV）和行为数据分析，构建动态疲劳评估模型，并优化车载预警系统的人机交互设计。通过驾驶模拟实验和实车测试，验证不同认知任务（如复杂路况、多任务交互）对驾驶员疲劳的影响，并提出基于认知负荷分级的自适应预警策略。实验结果表明，结合认知状态识别的预警系统能有效降低误报率，并提高驾驶员对警示信息的响应速度。本研究为人因工程在智能驾驶安全领域的应用提供了新的优化方向。